Training

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

【NLP概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签
溢流眼泪·2024-02-06 07:18

CVPR2023|Learning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in Ecommerce

文章目录摘要引言贡献方法提取实例为中心的表示1.InstanceQuery2.InstanceDecoder3.Multi-ModalPretrainingObjectives4.TransfertoDowntasks
万年枝·2024-02-06 06:59

GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读

1.1whatischatGPT1.2HowdoesChatGPTwork1.3TheapplicationsofChatGPT1.3ThelimitationsofChatGPT2算法原理2.1GPT-12.1.1Unsupervisedpre-training2.1.2Supervisedfine-tuning2.1.3
BGoodHabit·2024-02-06 06:36

每日一词-10.31-edge

somethingthatgivesyouanadvantageoverothers.competitive|slight|decided+edgehavetogainacompetitiveedgeoverrivalsuppliersTheintensivetrainingshehaddonegavehertheedgeovertheotherrunners.ItseemstheUSi
晓航航·2024-02-06 05:20

【机器学习】机器学习简单入门

【机器学习】机器学习基本概念一引入二概念三算法和模型3.1算法（Algorithm）3.2模型（Model）：3.3类比四训练，模型，预测的关系4.1训练（Training）：4.2模型（Model）：
甜美的江·2024-02-06 02:09

亚马逊遭遇TRO，账户冻结，卖家朋友该如何自处？

TRO（TemporaryRestrainingOrder）：即“临时禁令”。定
Asher522·2024-02-05 16:09

论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练
Isawany·2024-02-05 15:20

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读

论文题目：通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称：GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的，它可以预测输入序列的下一个单词或字符，从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻：自然语言理解包括一系列不同的任务，如文本蕴含、问题回答、语义相
老熊软糖·2024-02-05 15:48

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

今天阅读的是OpenAI2018年的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》，截止目前共有600多引用。
liangdengne_123·2024-02-05 15:18

经典论文介绍：GPT的由来，Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文，作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法
才能我浪费·2024-02-05 15:47

GPT原始论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文翻译

1摘要自然语理解包括文本蕴含、问题回答、语义相似性评估和文档分类等一系列多样化的任务。尽管大量未标注的文本语料库很丰富，但用于学习这些特定任务的标注数据却很稀缺，这使得基于区分性训练的模型难以充分发挥作用。我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，随后对每个特定任务进行区分性微调，可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同，我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换，
iKang_dlut·2024-02-05 15:15

CVPR 2023: GeoLayoutLM Geometric Pre-Training for Visual Information Extraction

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.预训练与微调:预训练:模型在未适应特定任务之前如何从大量的未标记数据中学习通用表示。GeoLayoutLM侧重于“几何预训练”，其涉及设计明确教给模型词语和图像元素之间空间关系的任务。例如，预测相对位置、距离甚至几何变换。这些任务的有效性和它们捕获的几何信息类型是评估的关键方面。微调:这是调整预训练模型以适应特定的VIE任务，例如SER或RE。
结构化文摘·2024-02-05 15:44

第九课-坚持运动

推荐HIT(highintensitytraining)间歇性运动。走路，深蹲，骑车，哑铃均可实
大萍_萍姐·2024-02-05 10:39

ORACLE中查询日期格式

原始格式：selectStarttime,EndtimefromELEARNING.Opt_TrainingwhereOrgid='6c457da0-7825-4df7-bcd7-0e0e9c37631b
ruleslol·2024-02-05 09:10

ORACLE拼接字符串

selectb.province||'-'||b.city||'-'||b.Addressaslocation_descrFROMelearning.Opt_UseraJOINelearning.Opt_TrainingbONa.Trainingid
ruleslol·2024-02-05 09:10

Attend special training camp for two weeks to change

时光荏苒，岁月如梭，时间分分秒秒总是不经意间从指缝流过，转眼特训营已经过去两周了，在这两周的时间里，自己从中得到了不少，也改变了不少。First，没参加特训营前，自己每天晚上下班回来，第一件事就是想着晚上要搞点什么好吃的，然后就把自己撑得打瞌睡，有时虽然会学习，但是很快就注意力不集中，做其他事情，像刷抖音，最严重的是看小说，看的什么事情都不要做了，有时连刷牙洗脸都免了，甚至都不要睡觉，像中毒一样，
Alice20339·2024-02-05 07:43

预训练

在CV和NLP领域，pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中，预训练也有一定的作用。
shudaxu·2024-02-05 02:28

跨越视觉-语言界限：BLIP的多任务精细处理策略

proceedings.mlr.press/v162/li22n/li22n.pdf代码：https://github.com/salesforce/BLIPBLIP（BootstrappingLanguage-ImagePre-training
Debroon·2024-02-04 21:18

【Linux】信号

欢迎来到Cefler的博客博客主页：折纸花满衣个人专栏：题目解析推荐文章：【LeetCode】wintervacationtraining目录信号的概念与产生jobs命令普通信号和实时信号如何理解OS向进程发送信号
cefler·2024-02-04 16:40

ctfshow web-76

>c=try{$dbh=newPDO('mysql:host=localhost;dbname=ctftraining','root','root');foreach($dbh->query('sele
郭与童·2024-02-04 07:16

SF-Net: Single-Frame Supervision for Temporal Action Localization

SF-NetAbstract1Introduction3ProposedMethod3.1ProblemDefinition3.2Framework3.3PseudoLabelMiningandTrainingObjectives3.4InferenceExperimentsDatasetsImplementationDetailsResultsConclusion
h137437·2024-02-04 01:32

DDIM的一点笔记

2ConclusionDenoisingdiffusionprobabilisticmodels(DDPMs)haveachievedhighqualityimagegenerationwithoutadversarialtraining
umbrellazg·2024-02-03 19:48

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法

具体可以在MATLAB的help文件训练函数中查看，路径是：NeuralNetworkToolbox>Functions>TrainingFunctions，可以看到各种算法的函数及详细介绍。
「已注销」·2024-02-03 15:16

【pytorch】利用tensorboard记录训练过程与查看

log代码fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter在epoch内保存，三个参数分别为保存字符串名、保存变量和步数writer.add_scalar('trainingloss
Jiazhou_garland·2024-02-03 13:29

自然语言处理——5.2 语言模型（参数估计）

两个重要概念：训练语料(trainingdata)：用于建立模型，确定模型参数的已知语料。最大似然估计(maximumlikelihoodEvaluation,MLE):用相对频率计算概率的方法。
SpareNoEfforts·2024-02-03 13:28

uptrained的解释

languagemodelcheckpointswithmultiheadattention(MHA)canbeuptrained(Komatsuzakietal.,2022)touseMQAwithasmallfractionoforiginaltrainingcompute
Takoony·2024-02-03 10:55

YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

文章目录1.Introduction2.Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据
猛码Memmat·2024-02-03 09:41

焱武记：Day 210（补记）

分工培训，我负责business(training)她负责operation，年底前作为一个milestone。晚上21:50-凌晨2
hmisty·2024-02-03 07:10

【根据loss曲线看模型微调效果】如何使用loss曲线诊断机器学习模型性能

通常数据集会被划分成三部分，训练集（trainingdataset）、验证集（validationdataset）、测试集（testdataset）。
子非Yu@Itfuture·2024-02-02 19:11

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT
流雨声·2024-02-02 10:42

“美亚柏科杯”数据安全比赛-赛前培训题目WP

FieldTraining不安全的直接对象引用点击按钮发包，修改guest为admin即可：Key:YaXipPfic9454pygbdiGQxj9epzQd3bGypZKOv9/ZC1vMnxe051mMlHVuyUhgehpToc
M1r4n·2024-02-02 09:50

机器学习---半监督学习（基于分岐的方法）

1.2协同训练“协同训练”(co-training)[BlumandMitchell,l998]是此类方法的重要代表，它最初是针对“多视图”(mu
三月七꧁ ꧂·2024-02-02 07:37

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 机器学习基础

a.什么是模型训练（Training）b.什么是模型预训练（Pre-Training）c.微调（Fine-Tuning）d.轻量化微调（ParameterEfficientFine-Tuning,PEFT
流雨声·2024-02-02 07:06

第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.2 预训练与微调

v=bZQun8Y4L2A&t=339s1.背景介绍在本章节中，我们将深入探讨大模型中的关键技术之一：预训练与微调(Pre-trainingandFine-tuning)。
OpenChat·2024-02-02 05:09

机器学习和模型训练的浅谈

机器学习（MachineLearning）和模型训练（ModelTraining）是两个相关但不同的概念。
MarkHD·2024-02-02 03:17

【Linux】进程通信——共享内存+消息队列+信号量

欢迎来到Cefler的博客博客主页：折纸花满衣个人专栏：题目解析推荐文章：【LeetCode】wintervacationtraining目录共享内存关于共享内存的接口函数ipcs命令ipcrm命令共享内存实现进程间通信代码示例消息队列概念进程之间的消息队列通信信号量
cefler·2024-02-01 17:54

（Re-ID论文精读）PASS: Part-Aware Self-Supervised Pre-Training for Person Re-Identification

原文地址：ZhuK,GuoH,YanT,etal.Pass:Part-awareself-supervisedpre-trainingforpersonre-identification[C]//EuropeanConferenceonCompute
达柳斯·绍达华·宁·2024-02-01 17:52

CE314 Computer Science NLP

PleasefollowdeadlineonFASERBuildatextclassifierontheIMDBsentimentclassificationdataset,youcanuseanyclassificationmethod,butyoumusttrainingyou
zhuyu0206girl·2024-02-01 16:49

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling
白色的生活·2024-02-01 15:50

【YOLO系列】 YOLOv4之BN、CBN、CmBN(附代码)

一、BN论文下载：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift1、背景在神经网络训练过程中
江湖小张·2024-02-01 03:30

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs
processor4d·2024-02-01 02:23

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

批量归一化（batchnormalization）开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift
忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16

一起学习飞桨 深度强化学习算法DQN

LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA
路人与大师·2024-01-31 18:35

RJ45水晶头压接和标准跳线制作

工具：剥线钳、压线钳、清华易训E-TrainingCable30
戏神·2024-01-31 15:35

论文笔记——Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data

基本信息标题：Real-ESRGAN:TrainingReal-WorldBlindSuper-ResolutionwithPureSyntheticData简称：Real-ESRGAN时间：17Aug2021
TracelessLe·2024-01-31 15:33

培训师的工作认知

培训，英文名称training。主要是对员工知识以及技能和标准的传递，百度对培训对象的定义很有趣，是「任何自然界需要改变的智慧生物」。
爱菜菜酱·2024-01-31 14:50

论文解读-Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来｜INFOCOM2024联邦学习（FederatedLearning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展，端边云协同（End-Edge-CloudCollaboration）计算范式的出现，为联邦学习算法的实施与部署提供了新的路径。由中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中关村实验室和北
MCRG·2024-01-31 12:23

黑盒提示优化：在不进行模型训练的情况下对齐大型语言模型

Black-BoxPromptOptimization:AligningLargeLanguageModelswithoutModelTraining1、写作动机：为了使LLMs更好地遵循用户的指令，现有的对齐方法大多集中在进一步训练它们
Ly大可爱·2024-01-31 09:01

huggingface 的trainer训练框架优势

框架支持了最新的各种NLP预训练语言模型，使用者可以很快速的进行模型的调用，并且支持模型furtherpretraining和下游任务fine-tuning。
be_humble·2024-01-31 07:57

LMC：通过大模型合作与互相评估来进行无需训练的开放集识别

论文名称：LMC:LargeModelCollaborationwithCross-assessmentforTraining-FreeOpen-SetObjectRecognition论文链接：https
AI知识图谱大本营·2024-01-31 02:50
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